30、构建机器学习平台：从开发到部署的全面指南

构建机器学习平台：从开发到部署的全面指南

在构建支持自定义机器学习（ML）模型开发的平台时，需要考虑多个关键活动。下面将详细介绍这些活动以及如何设计一个支持它们的ML平台。

ML平台需支持的活动

一个ML平台通常需要支持以下活动：
1. 数据准备 ：清理和处理原始数据，使其更适合ML，并使训练出的模型更准确。这需要进行探索性数据分析，检查数据、绘制其分布并研究其细微差别。
2. 模型训练 ：在数据的一个子集上训练ML模型，并使用另一个子集进行评估。数据科学家会根据评估结果对数据准备或建模步骤进行更改，这个过程是迭代的，通常涉及大量实验。
3. 模型评估与部署 ：训练完成后，需要根据测试数据评估模型，检查合规性和性能，然后将其部署到端点。ML模型的客户端可以向端点发送预测请求。
4. 模型监控与更新 ：由于环境通常会发生变化，模型的准确性会随时间下降。因此，需要自动化模型训练和部署步骤，确保模型始终是最新和准确的。同时，要仔细持续地监控模型，评估其预测准确性和特征是否漂移，并在有新的训练数据、新代码或检测到模型漂移时重新训练模型。

下面是这些活动的mermaid流程图：

graph LR
    A[数据准备] --> B[模型训练]
    B --> C[模型评估与部署]
    C --> D[模型监控与更新]
    D --> B

开发M